深度学习在生物医药领域中的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量
1321	2025-05-25	Deep learning based multi attribute evaluation for holistic student assessment in physical education 2025-May-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02168-8 PMID:40399440	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的多属性评估方法，用于全面评估学生在体育教育中的表现	利用深度学习模型整合多种数据（如身体活动、认知任务、情感反应和社交互动）进行学生综合评估，并引入可视化工具如热力图	未整合实时传感器数据，计算效率有待提升，且应用范围目前限于特定教育机构	改进体育教育中学生评估方法，提供更全面和个性化的反馈	体育教育中的学生表现	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型（未指定具体类型）	多模态数据（包括身体活动、认知任务、情感反应和社交互动）	NA
1322	2025-05-25	Visual reasoning in object-centric deep neural networks: A comparative cognition approach 2025-May-21, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107582 PMID:40409010	研究论文	本文比较了多种以物体为中心的深度神经网络模型在视觉关系学习和泛化能力方面的表现	使用源自比较认知文献的不同复杂度任务集来评估关系推理，而非以往研究常用的相同-不同任务	在更复杂的任务和条件下，以物体为中心的模型仍然表现不佳	评估以物体为中心的深度神经网络模型在视觉推理任务中的表现	多种以物体为中心的模型和ResNet-50基线模型	计算机视觉	NA	注意力机制	object-centric models, ResNet-50	图像	NA
1323	2025-05-25	BrainView: A Cloud-based Deep Learning System for Brain Image Segmentation, Tumor Detection and Visualization 2025-May-21, Biomedical journal IF:4.1Q2 DOI:10.1016/j.bj.2025.100871 PMID:40409506	研究论文	介绍了一个名为BrainView的基于云的深度学习系统，用于脑部图像分割、肿瘤检测和可视化	提出了一个结合EfficientNetB7预训练模型的DeepBrainNet分类模型和EffB7-UNet分割模型的新平台，用于脑部MRI图像的肿瘤检测和分割	未提及具体的数据集来源和样本多样性，可能影响模型的泛化能力	通过深度学习技术提高脑部肿瘤的检测和分割准确率	脑部MRI图像中的肿瘤	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	EfficientNetB7, DeepBrainNet, EffB7-UNet	MRI图像	NA
1324	2025-05-25	Field-Portable Technology for Illicit Drug Discrimination via Deep Learning of Hybridized Reflectance/Fluorescence Spectroscopic Fingerprints 2025-May-20, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c05247 PMID:40329645	研究论文	本文介绍了一种结合荧光和反射光谱的便携式技术，通过深度学习算法准确识别新型精神活性物质（NPS）并提供浓度信息	结合荧光和反射光谱的混合技术，利用深度学习算法在便携设备上实现NPS的准确识别和浓度测定	NA	开发一种便携式技术，用于现场识别新型精神活性物质（NPS）并支持社区减害工作	新型精神活性物质（NPS），特别是苯二氮卓类和硝基烯类	机器学习	药物滥用	荧光光谱和反射光谱的混合技术	深度学习算法	光谱数据	11种苯二氮卓类药物的街头药片样本，以及多种复杂药物混合物样本
1325	2025-05-25	Deep learning techniques for automated coronary artery segmentation and coronary artery disease detection: A systematic review of the last decade (2013-2024) 2025-May-15, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108858 PMID:40408829	系统综述	本文系统回顾了过去十年（2013-2024年）中用于冠状动脉自动分割和冠状动脉疾病检测的深度学习技术	提供了关于深度学习在冠状动脉分割和疾病检测领域的最新进展的全面综述，包括模型、数据集和性能指标的详细分析	公共数据集有限、性能指标存在变异性以及模型复杂性是主要挑战	评估和总结深度学习技术在冠状动脉自动分割和冠状动脉疾病检测中的应用	深度学习模型在冠状动脉分割和疾病检测中的研究	数字病理学	心血管疾病	深度学习	CNN, U-Net, 注意力机制, 图神经网络	医学影像（如CCTA、ECG）	97篇高质量研究论文
1326	2025-05-25	Deep learning approach based on a patch residual for pediatric supracondylar subtle fracture detection 2025-May-08, Biomolecules & biomedicine DOI:10.17305/bb.2024.11341 PMID:39829118	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多尺度残差网络（MPR），用于自动检测和定位儿童肱骨髁上细微骨折	结合CNN和多尺度生成对抗网络，利用健康样本学习骨骼完整性，减少对标记骨折数据的依赖	标记的儿童肱骨髁上骨折样本稀缺且难以获取	提高儿童肱骨髁上细微骨折的自动检测和定位准确性	儿童肱骨髁上骨折	数字病理学	骨折	深度学习	CNN, GAN	医学影像	来自两家不同医院的数据集，应用了数据增强技术
1327	2025-05-25	Multimodal radiomics integrating deep learning and clinical features for diagnosing multidrug-resistant tuberculosis in HIV/AIDS patients 2025-May-03, Journal of global antimicrobial resistance IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.jgar.2025.04.013 PMID:40324593	研究论文	本研究开发并验证了一个基于多模态数据的预测模型，用于区分HIV/AIDS患者中的多药耐药结核病（MDR-TB），以提高诊断准确性	通过整合临床特征、放射组学特征和深度学习特征的多模态模型，显著提高了MDR-TB的诊断效能	研究为回顾性队列，样本量相对较小（n=227），且数据来自单一医院	开发一个预测模型以提高HIV/AIDS患者中MDR-TB的诊断准确性	HIV/AIDS患者中的药物敏感结核病（n=164）和MDR-TB（n=63）患者	数字病理学	结核病	2.5D多实例学习（MIL）方法	多模态集成模型	临床数据、放射组学数据和深度学习特征	227名患者（164名药物敏感结核病和63名MDR-TB患者）
1328	2025-05-25	Statistical Mechanics of Transfer Learning in Fully Connected Networks in the Proportional Limit 2025-May-02, Physical review letters IF:8.1Q1 DOI:10.1103/PhysRevLett.134.177301 PMID:40408730	research paper	本文提出了一种新的单实例Franz-Parisi形式，用于研究全连接神经网络中的迁移学习	在深度学习的比例极限下开发了一种新的理论框架，用于量化迁移学习的有效性	研究仅限于全连接神经网络，未考虑其他网络结构	研究迁移学习在比例极限下的统计力学特性	全连接神经网络	machine learning	NA	NA	fully connected neural networks	NA	NA
1329	2025-05-25	Describing Landau Level Mixing in Fractional Quantum Hall States with Deep Learning 2025-May-02, Physical review letters IF:8.1Q1 DOI:10.1103/PhysRevLett.134.176503 PMID:40408749	研究论文	使用深度学习中的实空间神经网络波函数方法研究分数量子霍尔系统中的朗道能级混合现象	首次将实空间神经网络波函数技术应用于分数量子霍尔系统，成功捕捉到高水平的朗道能级混合现象，克服了传统方法的局限	未明确指出具体局限性，但暗示该方法在奇异量子态研究中的潜力尚未完全开发	探索强关联系统中的新兴现象，特别是分数量子霍尔效应中的朗道能级混合问题	分数量子霍尔系统（1/3和2/5填充系统）	凝聚态物理	NA	实空间神经网络波函数方法	实空间神经网络	量子系统模拟数据	NA
1330	2025-05-25	Generation of a High-Precision Whole Liver Panorama and Cross-Scale 3D Pathological Analysis for Hepatic Fibrosis 2025-May, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202502744 PMID:40126158	research paper	该研究通过结合微光学切片断层扫描（MOST）系统和肝脏尼氏染色，生成了首个高精度全小鼠肝脏图谱，并构建了CCl4诱导的肝纤维化病理的详细3D全景图	首次生成了高精度全小鼠肝脏图谱，实现了从2D到3D视角的病理学研究转变，并利用深度学习工具对脂肪变性肝细胞进行分割	研究仅针对小鼠肝脏，尚未在人类肝脏中进行验证	阐明全肝尺度的肝脏解剖结构及其病理变化	小鼠肝脏	digital pathology	hepatic fibrosis	micro-optical sectioning tomography (MOST), Nissl staining, deep learning	deep learning	3D image	全小鼠肝脏
1331	2025-05-25	Characterizing Bruch's membrane: State-of-the-art imaging, computational segmentation, and biologic models in retinal disease and health 2025-May, Progress in retinal and eye research IF:18.6Q1 DOI:10.1016/j.preteyeres.2025.101358 PMID:40254245	综述	本文综述了布鲁赫膜(BM)在视网膜健康和疾病中的特征、成像技术、计算分割及生物模型的最新进展	整合了多种先进成像技术(如OCT、NIR、MALDI-IMS)和AI分割技术来表征BM	未提及具体研究样本量或临床验证结果	深入理解布鲁赫膜在视网膜疾病中的作用机制	布鲁赫膜及其在视网膜病理生理学中的功能	数字病理学	视网膜疾病	光学相干断层扫描(OCT)、近红外反射(NIR)、基质辅助激光解吸电离成像质谱(MALDI-IMS)	深度学习/AI模型	医学影像	NA
1332	2025-05-25	CPDMS: a database system for crop physiological disorder management 2025-Apr-22, Database : the journal of biological databases and curation DOI:10.1093/database/baaf031 PMID:40261733	research paper	本研究开发了一个用于实时收集和分析番茄生理障碍图像的系统，构建了一个包含多种胁迫条件下番茄图像的数据库	开发了一个系统化的番茄生理障碍图像收集与分析系统，并构建了一个大规模的图像数据库	AI模型的平均精度(mAP)和召回率仍有提升空间	开发一个用于精准农业的实时作物图像收集与分析系统	番茄生理障碍	digital pathology	NA	deep learning	CNN	image	58,479张番茄图像（其中43,894张适合标注，24,000张用于模型训练，13,037张用于模型测试）
1333	2025-05-25	Genetic and Environmental Factors Affecting Hair Density in East Asian Populations 2025-Apr-19, The British journal of dermatology DOI:10.1093/bjd/ljaf149 PMID:40251992	研究论文	本研究通过大规模定量评估和基因组关联分析，探讨了东亚人群头发密度的遗传和环境影响因素	首次在东亚人群中识别出三个与头发密度相关的遗传位点，并揭示了这些基因在毛囊发育中的功能作用，同时发现基因型特异性对非那雄胺的反应	研究样本仅来自东亚人群，结果可能不适用于其他族群	识别影响东亚人群头发密度的遗传和环境因素，并探索与其他头发特征和疾病的共享遗传影响	5,735名东亚个体的头发密度特征	遗传学	脱发疾病	GWAS、C-GWAS、meta分析、深度学习图像分析	深度学习模型（未指定具体类型）	图像数据（毛发镜图像）、基因组数据	5,735名东亚个体
1334	2025-05-25	Intelligent detection and grading diagnosis of fresh rib fractures based on deep learning 2025-Mar-24, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01641-0 PMID:40128676	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的智能检测和分级诊断方法，用于新鲜肋骨骨折的准确识别和分类	开发了一种改进的基于YOLO的深度学习模型，用于肋骨骨折的自动检测和分级，其性能优于不同经验水平的胸外科医生	研究仅回顾性分析了383名患者的CT图像，外部测试集仅包含50名患者，样本量相对有限	提高新鲜肋骨骨折的检测和分级诊断准确性，减轻医生工作负担，节省医疗资源	新鲜肋骨骨折患者	数字病理学	肋骨骨折	CT成像	改进的YOLO模型	CT图像	433名患者（383名内部数据集，50名外部数据集）
1335	2025-05-25	FlyVISTA, an integrated machine learning platform for deep phenotyping of sleep in Drosophila 2025-Mar-14, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adq8131 PMID:40073129	研究论文	介绍了一个名为FlyVISTA的机器学习平台，用于果蝇睡眠的深度表型分析	开发了一个集成了高分辨率视频成像系统和深度学习网络的平台，能够注释35个身体部位并从高维数据中提取行为，发现了睡眠和清醒相关的微行为的独特时空动态	研究仅限于果蝇，未涉及其他生物体的睡眠表型分析	深入了解果蝇睡眠的调控和功能	果蝇	机器学习	NA	深度学习	深度学习网络	视频	NA
1336	2025-05-25	Learning soft tissue deformation from incremental simulations 2025-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17554 PMID:39642013	research paper	本研究探讨了使用时空增量建模进行面部软组织生物力学模拟的方法	提出了结合时空特征的增量学习方法，显著减少了模拟时间并提高了准确性	样本量较小，仅包含17名接受正颌手术的受试者	加速面部软组织生物力学模拟，以优化正颌手术规划	面部软组织变形模拟	生物力学模拟	正颌手术相关疾病	有限元方法(FEM)与深度学习结合	图神经网络(GNN)	生物力学模拟数据	17名接受正颌手术的受试者
1337	2025-05-25	Mask R-CNN assisted diagnosis of spinal tuberculosis 2025-Jan, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996241290326 PMID:39973774	研究论文	提出一种基于深度学习的辅助诊断方法，用于脊柱结核的诊断	改进Mask R-CNN模型，通过引入ResPath和cbam*提升性能指标	未提及具体样本量和数据来源的局限性	开发一种准确客观的脊柱结核诊断方法	脊柱结核的CT影像	计算机视觉	脊柱结核	CT成像	Mask R-CNN, Faster-RCNN, SSD	图像	NA
1338	2025-05-25	Assessing Self-supervised xLSTM-UNet Architectures for Head and Neck Tumor Segmentation in MR-Guided Applications 2025, Head and Neck Tumor Segmentation for MR-Guided Applications : First MICCAI Challenge, HNTS-MRG 2024, held in conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 17, 2024, proceedings DOI:10.1007/978-3-031-83274-1_12 PMID:40400661	研究论文	本文提出了一种新颖的两阶段模型，用于头颈部肿瘤分割，以优化MRI引导的自适应放射治疗	采用自监督3D师生学习框架和xLSTM-based UNet模型，结合时空特征，显著提高了肿瘤分割的准确性	模型性能依赖于有限的未标注数据集，可能影响在更大规模或多样化数据上的泛化能力	优化MRI引导的自适应放射治疗（RT）在头颈部癌症（HNC）中的应用	头颈部肿瘤的MRI图像	数字病理	头颈部癌症	自监督学习，DINOv2架构	xLSTM-based UNet	3D MRI图像	多样化的HNC病例数据集
1339	2025-05-25	Semi-supervised CT image segmentation via contrastive learning based on entropy constraints 2024-Sep, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00387-y PMID:39220023	research paper	提出了一种基于熵约束对比学习的半监督CT图像分割方法，融合CNN和Transformer以提高未标记医学图像的利用率	设计了一种基于熵约束对比学习的半监督网络模型，融合CNN和Transformer捕捉图像的局部和全局特征信息，并引入残差压缩激励模块以提升分割性能	未明确提及具体局限性，但半监督方法可能依赖于伪标签的质量	提高CT图像的分割性能，特别是在标记数据有限的情况下	CT图像	digital pathology	COVID-19	对比学习	CNN, Transformer	image	COVID-19 CT公共数据集
1340	2025-05-25	Deep Learning Based on Computed Tomography Predicts Response to Chemoimmunotherapy in Lung Squamous Cell Carcinoma 2024-May-12, Aging and disease IF:7.0Q1 DOI:10.14336/AD.2024.0169 PMID:38916736	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于预测肺鳞状细胞癌患者对新辅助化疗免疫疗法的反应，并探索其生物学机制	使用ResNet50模型在增强CT图像上训练，预测主要病理反应（MPR），并揭示了与免疫反应和抗原处理相关的基因突变和通路	样本量相对较小（309例患者），且仅针对肺鳞状细胞癌（LUSC）患者	预测肺鳞状细胞癌患者对新辅助化疗免疫疗法的反应，并探索其生物学机制	309例肺鳞状细胞癌（LUSC）患者	数字病理	肺癌	深度学习	ResNet50	图像	309例肺鳞状细胞癌患者